In this paper, we propose camber monitoring system which is using on hot rolling process. In roughing mill which is one of the rolling part in hot rolling process, steel plate can be bended in width direction under the imbalance of rolling condition. This bending of steel plate in width direction is called as camber. In order to measure the camber, first, cameras which are installed over transport pathway of steel plate take pictures of whole shape of steel plate. And location value of steel plate edge is extrated from these pictures by edge detection algorithm. But, there are a lot of noises which are generated by such as water sprays, dusts, peripheral equipments in these pictures, and these noises make edge detection difficult. In order to solve this kind of problem, we developed a direction selective edge detection algorithm, and applicated in our camber monitoring system. As a result, we got stable results in spite of process noises.
매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
최근에 콘크리트 구조물에 발생한 균열의 영향에 대한 관심이 커져 과거와 다르게 발생한 균열을 방치하기보다 보수를 통해 그 영향을 최소화시키고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 효율적인 측정을 위하여 점검자의 육안조사를 통한 수작업 대신 컴퓨터가 균열의 길이, 방향, 폭등의 특징을 자동으로 처리하는 화상처리 기법을 제안한다. 정확한 균열의 특징 추출을 위하여 빛의 영향을 보정할 수 있는 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하여 영상의 빛의 영향을 보정하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열영상의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다 그리고 이진화된 영상에서 잡음을 제거하기 위해 3${\times}$3 마스크를 이용하여 인접화소의 평균을 이용한 잡음 제거와 Glassfire Labeling 알고리즘을 이용한 잡음 제거를 각각 수행하여 균열의 에지를 추출하게 된다. 그리고 본 논문에서는 추출된 균열의 에지를 이용하여 균열의 특정부분의 길이, 방향, 폭을 자동으로 측정하는 표면 균열의 자동 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제시된 방법이 균열의 검출에 효율적임을 나타내었고 검시자의 주관이 개입될 수 있는 가능성을 제거할 수 있는 가능성을 나타내었다.
본 논문에서는 선박의 안전 항행을 위하여 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이 등과 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 주어진 IR 영상을 평탄화 한 후, 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 영역을 분할한다. 워터쉐드 알고리즘은 거의 항상 과분할된 영역을 생성하기 때문에 의미있는 영역 분할을 위해 과분할 영역에 대한 병합 과정이 필요하다. 우리는 빠른 병합을 위해 픽셀에 대한 직접 접근을 단 2회만 수행하는 효율적인 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 또한 해양 IR 영상에 대한 분석을 통해 해양 물표에서는 수평방향의 에지가 집중적으로 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 주어진 영상으로부터 수평에 지를 추출한 후 모폴로지 연산을 통해 배경 및 잡음에 의해 만들어진 고립된 수평에지를 제거한 다음, 이전 단계에서 얻은 분할된 영역 중 수평 방향의 에지영역을 갖는 영역을 물표 영역으로 검출한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 보였다.
다중 주파수 클럭 신호를 사용하는 시스템 온 칩(SoC: system on a chip)를 위해 위상 고정 루프(PLL: phase-locked loop) 기반 주파수 합성기가 제안된다. 제안하는 PLL 기반 주파수 합성기는 위상 주파수 검출기(PFD: phase frequency detector), 전하 펌프(CP: charge pump), 루프 필터, 전압 제어 발진기(VCO: voltage-controlled oscillator), 그리고 주파수 분주기로 구현되는 전하 펌프 위상 고정 루프와 에지 컴바이너로 구성된다. PLL은 6개의 차동 지연 셀을 사용하여 VCO에 의해 12 위상 클록을 출력하며, 에지 컴바이너는 PLL의 12상 출력 클럭의 에지 컴바이닝과 주파수 분주를 통해 출력 클럭의 주파수를 합성한다. 제안된 PLL 기반 주파수 합성기는 1.2V 공급전압을 사용하는 55nm CMOS 공정에서 설계된다. 설계된 PLL 기반 주파수 합성기는 주파수가 20.75MHz인 기준 클록에 대해 166MHz, 83MHz 및 124.5MHz의 세 클록 신호를 출력한다.
본 논문에서는 카메라를 이용한 웨이퍼 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 챔버 외부의 조명 반사와 카메라로 인한 영상의 원근 왜곡을 제거하기 위하여 투영 변환을 적용하여 실제 웨이퍼와 같이 정원의 형태로 복원한다. 다음, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 웨이퍼의 외부 경계를 추출한 후, 일반화 대칭 변환을 적용하여 원을 검출함으로서 웨이퍼의 위치를 검사한다. 일반화 대칭 변환은 영상에서 화소쌍들 사이의 대칭값을 거리 가중치 함수, 위상 가중치 함수, 화소들의 기울기 크기와 로그 맵핑이 결합되어 영상에서 관심 영역을 추출한다. 제안하는 방법을 적용하여 웨이퍼가 올바른 위치에 장착되었는가를 검사하여 클리닝 시스템 장비와 웨이퍼의 파손을 미연에 방지한다.
LED와 같은 소형 제품의 불량검색은 제품의 질을 향상 시키는 것만 아니라 생산성 향상에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 LED에 발생하는 여러 가지 불량을 자동으로 검사하는 시스템을 구성하였다. LABVIEW Builder를 사용하여 그래픽 인터페이스 상에서 LED의 불량을 검출을 자동판단하며, 사용자가 쉽게 사용 가능하도록 설계하였다. 1394 카메라를 통해 영상을 획득하고 Vision Builder의 각 영상처리 요소를 적용하였다. 에지탐색, 기하학 위치 설정, 거리측정 등의 영상처리 알고리즘을 조합하여 색과 크기가 다른 다양한 LED의 불량을 검출하는 알고리즘을 설계하였다.
본 논문에서는 입력된 자연영상으로부터 도로 영역을 검출하기 위한 소실점 자동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 도로 환경에서 안정적으로 소실점을 검출하기 위해 영상의 주방향성을 분석하여 영상 특징성분들이 집중되는 곳을 소실점으로 예측한다. 이를 위해 첫번째 단계에서는, 영상을 일정크기의 서브블록으로 분할하고 분할된 서브블록 내에서 임의의 에지 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 직선 모델을 예측함으로서 각 서브블록의 주방향성을 분석한다. 모든 블록에 대하여 주방향성을 검출한 후, 두 번째 단계에서 임의의 직선 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 교점 모델을 예측함으로서 각 직선들로 인한 교점 모델의 비용값을 측정하고 가장 높은 비용값의 교점 모델에 의한 평균점으로 소실점을 예측한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 소실점 검출 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증한다.
최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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